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title: "Utiliser Gemini dans Hermes Agent via RunAPI — Guide API LLM"
url: "https://runapi.ai/fr/hermes-gemini.md"
canonical: "https://runapi.ai/fr/hermes-gemini"
locale: "fr"
model: "gemini"
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# Utiliser Gemini dans Hermes Agent.

Google Gemini est disponible via l'endpoint compatible OpenAI de RunAPI. Hermes Agent l'appelle en utilisant le fournisseur custom:runapi — Gemini 3.5 Flash pour les boucles d'agents sensibles à la vitesse, 3.x Pro pour le raisonnement multi-étapes, 2.5 Pro pour les tâches de production à long contexte. Aucun projet Google Cloud ni identifiants Vertex AI requis — juste la même RUNAPI_API_KEY et base_url déjà configurées pour le chat.

## API example

```bash
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 256
  }'

```

### Response

```json
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses HTTP/1.1 (or 2) with JSON payloads and relies on URL paths and HTTP verbs for resource semantics. gRPC is faster for service-to-service calls; REST is simpler to debug and more widely supported by browsers."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 34,
    "completion_tokens": 71,
    "total_tokens": 105
  }
}

```

## How it works

1. **Configurer RunAPI** — Définissez la variable d'environnement RUNAPI_API_KEY. Si vous avez déjà ajouté RunAPI comme fournisseur custom:runapi dans Hermes Agent, la même clé et base_url fonctionnent pour Gemini — changez uniquement l'ID du modèle. Aucune configuration Google Cloud requise.
2. **Appeler Gemini via chat completions** — Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec le modèle défini sur gemini-3.5-flash. Passez un tableau messages avec les rôles system et user. Hermes Agent envoie la même forme de requête compatible OpenAI qu'il utilise pour GPT — RunAPI route vers Gemini selon le paramètre model.
3. **Lire la réponse** — La réponse arrive de manière synchrone au format openai chat completion. La réponse assistant est dans choices[0].message.content, avec l'utilisation des tokens dans l'objet usage. Pour le streaming, définissez stream sur true et Hermes Agent analyse les événements delta SSE automatiquement.

## Parameters

| Parameter | Type | Description |
|-----------|------|-------------|
| `model` | `string` | Requis. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, gemini-3-pro-preview ou gemini-3.1-pro-preview. |
| `messages` | `array` | Requis. Tableau d'objets de message avec les champs role (system, user, assistant) et content. |
| `temperature` | `number` | Optionnel. Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Des valeurs plus basses produisent une sortie plus déterministe. La valeur par défaut varie selon le modèle. |
| `max_tokens` | `integer` | Optionnel. Nombre maximum de tokens à générer dans la réponse. |
| `stream` | `boolean` | Optionnel. Si true, la réponse est diffusée comme événements server-sent. Chaque événement contient un delta avec du contenu partiel. |
| `top_p` | `number` | Optionnel. Seuil d'échantillonnage nucleus entre 0 et 1. Alternative à temperature pour contrôler le caractère aléatoire de la sortie. |

## FAQ

### Puis-je utiliser Google Gemini dans Hermes Agent sans identifiants Google Cloud ?

Oui. RunAPI fournit Gemini via son endpoint compatible OpenAI. Configurez RunAPI comme fournisseur custom:runapi avec base_url https://runapi.ai/v1 et key_env RUNAPI_API_KEY. Aucun projet Google Cloud, aucun service account ni configuration Vertex AI requis.

### Quelle version de Gemini utiliser pour les workflows d'agents ?

Gemini 3.5 Flash (gemini-3.5-flash) est le plus récent et le plus rapide — idéal pour les boucles d'agents en temps réel et les chaînes d'appels d'outils. Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) gère les tâches à long contexte et le raisonnement complexe. Les aperçus Gemini 3.x Pro offrent les dernières capacités de raisonnement à un coût plus élevé.

### Comment fonctionne la tarification Gemini sur RunAPI ?

Gemini est facturé par token sur RunAPI avec une tarification pay-as-you-go. Les tokens d'entrée et de sortie sont mesurés séparément. Aucun abonnement mensuel, aucune dépense minimale. Consultez la page de tarification RunAPI pour les tarifs actuels par million de tokens.

### Hermes Agent peut-il basculer entre Gemini et d'autres LLM en cours de session ?

Oui. Tous les LLM RunAPI partagent le même fournisseur custom:runapi et la même clé API. Utilisez la commande /model ou hermes model pour basculer entre gemini-3.5-flash, gpt-5.5, claude-opus-4.6 ou tout autre modèle RunAPI sans changer la configuration du fournisseur.

### Gemini via RunAPI prend-il en charge le function calling et l'utilisation d'outils ?

Oui. RunAPI passe les paramètres tools et tool_choice compatibles OpenAI à Gemini. Définissez les outils dans le corps de la requête et Gemini retourne tool_calls dans le message assistant. Hermes Agent les traite de la même façon qu'il gère les appels d'outils de GPT ou Claude.


## Links

- [Guide de configuration Hermes Agent →](https://runapi.ai/fr/hermes-agent)
- [Modèles Gemini →](https://runapi.ai/fr/models/gemini)
- [Model catalog](https://runapi.ai/fr/models)
- [API docs](https://runapi.ai/fr/docs)